జర్నల్ ఆఫ్ కంప్యూటర్ ఇంజనీరింగ్ & ఇన్ఫర్మేషన్ టెక్నాలజీ

డాక్యుమెంట్ సారాంశంపై సంక్షిప్త గమనిక

అభ్య త్రిపాఠి

టెక్స్ట్ మైనింగ్‌లో డాక్యుమెంట్ సారాంశం చాలా సవాలుతో కూడుకున్న పని. ప్రారంభ టెక్స్ట్ యొక్క ఉప సమూహం అయిన సంక్షిప్త చిన్న వాక్యాలలో పెద్ద పత్రాన్ని సంగ్రహించడం ఎక్స్‌ట్రాక్టివ్ సారాంశం అంటారు. టెక్స్ట్ సారాంశం యొక్క వివిధ అప్లికేషన్లు ఉన్నాయి, కానీ ఇక్కడ CNN న్యూస్ కథనాలు దాని ముఖ్య వాక్యాలకు సంగ్రహించబడ్డాయి. ఈ ప్రాజెక్ట్‌లో, టాపిక్ మోడలింగ్ అల్గారిథమ్ ఎక్స్‌ట్రాక్టివ్ టెక్స్ట్ సారాంశాన్ని రూపొందించడానికి లాటెంట్ డిరిచ్‌లెట్ కేటాయింపు ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది టెక్స్ట్ నుండి ముఖ్యమైన అంశాలను క్యాప్చర్ చేయడంలో ఉపయోగించబడుతుంది మరియు తర్వాత డిస్ట్రిబ్యూషన్ వెయిటింగ్ మెకానిజం వాక్యాలను ఉపయోగించి టెక్స్ట్ నుండి పొందబడుతుంది. మోడల్ డేటాపై బాగా పని చేస్తుంది మరియు వార్తా కథనం కోసం సారాంశాన్ని పొందుతుంది. ఇది టెక్స్ట్‌లు డాక్యుమెంట్‌లతో పాటు సమయాన్ని ఆదా చేయడంలో సహాయపడుతుంది. డాక్యుమెంట్ సారాంశం అనేది పత్రం నుండి ముఖ్యమైన మరియు సంబంధిత డేటాను పొందడం మరియు సమగ్రమైన మరియు అర్థవంతమైన సమాచారాన్ని రూపొందించడం. ఈ ప్రాజెక్ట్‌లో, ప్రధాన అంశాలను సంగ్రహించడానికి గుప్త డైరిచ్‌లెట్ కేటాయింపు (LDA) అల్గారిథమ్‌కు వర్తించే డాక్యుమెంట్స్ సెగ్మెంటెడినలిస్ట్ ఆఫ్ సెంటెన్స్‌లను ఉపయోగించి పెద్ద డాక్యుమెంట్‌ల యొక్క సంగ్రహణ సారాంశం నిర్వహించబడుతుంది. ఆపై వాక్యాలలో ఆ అంశాల పదాల ఫ్రీక్వెన్సీని ఉపయోగించి, టెక్స్ట్‌ను సంగ్రహించడానికి అత్యధిక పంపిణీని కలిగి ఉన్న కీలక వాక్యాలు సంగ్రహించబడతాయి. నివేదిక క్రింది విభాగాలలో నిర్మించబడింది. సెక్షన్ IIలోని లిటరేచర్ రివ్యూ, డాక్యుమెంట్ సారాంశం మరియు LDA పట్ల వివిధ రచయితల కృషిని చర్చిస్తుంది. విభాగం III LDA మోడల్‌ని ఉపయోగించి అమలు చేయబడిన వాస్తవ పద్ధతిని నిర్దేశిస్తుంది మరియు డేటా ప్రాసెసింగ్‌ను కలిగి ఉంటుంది. టెక్స్ట్ మోడలింగ్ మరియు డాక్యుమెంట్ సారాంశంలో అనుభావిక ఫలితాలు సెగ్మెంట్ IVలో చర్చించబడ్డాయి. చివరగా, విభాగం V ముగింపు మరియు భవిష్యత్తు స్కోప్‌ను అందిస్తుంది. ఈ సమాచారాన్ని సంగ్రహించడం చాలా ప్రాముఖ్యత మరియు అవసరం. నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP) మరియు బిగ్ డేటా రంగాలలో డాక్యుమెంట్ సారాంశం ఒక ముఖ్యమైన పరిశోధనగా మారింది. టాపిక్ మోడలింగ్ LDA అల్గోరిథం ఉపయోగించి ఎక్స్‌ట్రాక్టివ్ సారాంశం అసలు పత్రం నుండి ముఖ్యమైన వాక్యాల సారాంశాన్ని విజయవంతంగా రూపొందిస్తుంది. ఇది టాపిక్ వైవిధ్యం యొక్క మంచి స్థాయిని కూడా అందిస్తుంది. తరువాత, మేము క్రమక్రమంగా లక్ష్య పనులను పరిశోధించాలని మరియు సారాంశ ఉత్పత్తిని మరింత మెరుగుపరచాలని మరియు విభిన్న టాపిక్ మోడలింగ్ పద్ధతులను ఉపయోగించాలనుకోవచ్చు. అదేవిధంగా, మేము వివిధ మాండలికాలతో వ్యవహరించే విధానాన్ని అంచనా వేయాలని అర్థం. సారాంశాల వంటి మరింత మానవీయమైన నైరూప్య సారాంశాలను రూపొందించడానికి భవిష్యత్తులో స్కోప్ ఉంది మరియు సెమాంటిక్ లాంగ్వేజ్ ఉత్పత్తి కోసం భారీ యంత్ర అభ్యాస సాధనాలు అవసరం.